Ein Leitfaden für Fin AI Benchmarking

Seien wir ehrlich, künstliche Intelligenz taucht in der Finanzwelt überall auf. Sie verspricht alles zu erledigen, von der blitzschnellen Analyse der Märkte bis hin zum Betreiben eines immer verfügbaren Kundensupports. Aber im Finanzwesen steht einfach mehr auf dem Spiel. Eine falsche Antwort ist nicht nur ein kleiner Ausrutscher; sie kann zu einem Compliance-Albtraum, einer Sicherheitsbedrohung oder einem Fehler werden, der echtes Geld kostet.

Hier sollen KI-Tests, oder Benchmarking, helfen. Das große Problem? Die meisten KI-Benchmarks testen Allgemeinwissen. Sie sind wie ein unangekündigter Test in der Schule, der prüft, ob eine KI historische Fakten kennt oder ein Gedicht schreiben kann. Das ist nett, aber es sagt absolut nichts darüber aus, ob sie mit dem dichten Fachjargon, dem numerischen Denken und den strengen Regeln umgehen kann, die die Finanzbranche definieren.

Dieser Leitfaden soll die Verwirrung um das Fin-KI-Benchmarking beseitigen. Wir erklären, was es wirklich ist, stellen die wichtigsten Frameworks vor, über die alle reden, und zeigen Ihnen, wie Sie über die glänzenden theoretischen Punktzahlen hinausblicken, um eine KI zu finden, die die Arbeit für Ihr Unternehmen tatsächlich erledigt.

Was ist Fin-KI-Benchmarking?

Fin-KI-Benchmarking ist nur eine formelle Bezeichnung dafür, KI-Modelle systematisch bei finanzspezifischen Aufgaben zu testen, um ihre Leistung zu bewerten. Es geht darum, ein standardisiertes Zeugnis zu erstellen, um zu vergleichen, wie verschiedene KI-Systeme abschneiden.

Aber es gibt einen entscheidenden Unterschied, den Sie verstehen müssen, denn er verändert die Art und Weise, wie Sie über die Auswahl eines KI-Tools nachdenken sollten, von Grund auf:

• Grundlagenmodell-Benchmarking: Stellen Sie sich dies als eine akademische Prüfung für das KI-Modell selbst vor. Forscher verwenden standardisierte Finanzdatensätze, um die rohe Intelligenz von großen Sprachmodellen (LLMs) wie GPT-4 oder Llama 3 zu testen. Die Ergebnisse sagen Ihnen, welches Modell in einer sterilen Laborumgebung „intelligenter“ ist.

• Angewandtes Agenten-Benchmarking: Das ist die Fahrprüfung in der realen Welt. Hier wird geprüft, wie eine voll integrierte KI-Anwendung, wie ein KI-Agent in Ihrem Helpdesk, bei den für Sie wichtigen Geschäftskennzahlen abschneidet. Wir sprechen hier von Lösungsraten, der Genauigkeit bei Ihren Unternehmensdokumenten und davon, ob die Kunden zufrieden sind.

Warum ist das also wichtig? Ein Modell, das eine theoretische Finanzprüfung mit Bravour besteht, hat keine Ahnung, wie es mit einem Kunden umgehen soll, der nach der einzigartigen Rückerstattungsrichtlinie Ihres Unternehmens fragt. Diese grundlegenden Bewertungen sind ein guter Ausgangspunkt, aber der einzige Test, der wirklich zählt, ist, wie eine KI in Ihrer Welt, mit Ihrem Wissen und integriert in Ihre Workflows funktioniert.

Die Landschaft der Fin-KI-Benchmarking-Frameworks

Einige große Projekte versuchen zu standardisieren, wie die Branche die Leistung von KI misst. Sie sind eine Mischung aus Open-Source-Initiativen aus der Wissenschaft und teuren Unternehmenslösungen, und jede verfolgt ein anderes Ziel. Sie zu kennen, hilft Ihnen zu verstehen, wohin die Reise geht, aber es verdeutlicht auch ihre Grenzen für Ihre täglichen Geschäftsanforderungen.

FinBen: Der Open-Source-Benchmark aus der Wissenschaft

FinBen ist ein riesiger Benchmark, der von einer Gruppe von Forschern namens „The Fin AI“ zusammengestellt wurde. Er wurde entwickelt, um LLMs bei Dutzenden von Finanzaufgaben zu testen, von der Analyse der Stimmung in Nachrichtenartikeln bis zur Vorhersage von Markttrends. Er ist unglaublich detailliert und vollständig transparent.

Für wen ist das also wirklich gedacht? Hauptsächlich für KI-Forscher und Entwickler, die die rohe Leistungsfähigkeit verschiedener Grundlagenmodelle anhand von Finanzdaten vergleichen möchten. Der Haken für Ihr Unternehmen ist, dass es sehr akademisch ist. Eine hohe Punktzahl bei FinBen bedeutet, dass ein Modell gut darin ist, generische Finanzdokumente zu durchforsten, aber das sagt nichts darüber aus, wie es sich als Support-Agent schlagen wird, der eine Frage zu einer bestimmten Rechnung beantworten soll.

S&P AI Benchmarks by Kensho: Der proprietäre Branchenstandard

Von einem der größten Namen der Finanzbranche stammend, ist S&P AI Benchmarks by Kensho ein kommerzielles Produkt, das LLMs nach ihren mathematischen Fähigkeiten und ihrem Finanzwissen bewertet. Es soll feststellen, ob eine KI auf dem Niveau eines menschlichen Finanzanalysten arbeiten kann.

Dies passt hervorragend für riesige Finanzinstitute, die ein vertrauenswürdiges Gütesiegel eines Drittanbieters für ein Modell benötigen, bevor sie es für hochriskante Analysen einsetzen. Der Nachteil für die meisten Unternehmen ist sein Fokus. Es dreht sich alles um komplexe Marktanalysen, nicht um die praktische, volumenstarke Arbeit im Kundenservice oder internen IT-Support, die die meisten von uns zu automatisieren versuchen.

Vals.ai Finance Agent: Der agenten-fokussierte Bewerter

Vals.ai geht die Sache etwas anders an. Anstatt nur das Modell zu testen, testet es KI-Agenten, also Systeme, die Werkzeuge verwenden können, um Aufgaben zu erledigen. Ihr Benchmark untersucht, wie gut ein Agent die Arbeit eines Einsteiger-Analysten erledigen kann, wie zum Beispiel das Durchsuchen von SEC-Berichten, um eine bestimmte Information zu finden.

Dies richtet sich an Teams in Hedgefonds oder Banken, die KI-Agenten für komplizierte, mehrstufige Recherchen entwickeln oder kaufen. Aber auch hier ist es auf anspruchsvolle Finanzanalysen ausgerichtet. Die Aufgaben, die es misst (wie das Analysieren eines 10-K-Berichts), sind meilenweit von den alltäglichen Support-Anfragen entfernt, mit denen die meisten Unternehmen zu tun haben.

FINOS: Das kollaborative Compliance-Framework

Die Fintech Open Source Foundation (FINOS) ist nicht wirklich ein Benchmark. Es ist eher ein Gemeinschaftsprojekt zum Aufbau eines gemeinsamen Rahmens für den Umgang mit KI-Risiken, Vertrauen und Compliance. Es geht darum, die Leitplanken zu schaffen, um sicherzustellen, dass KI in der Branche sicher eingeführt wird.

Das ist perfekt für die Compliance-, Risiko- und Rechtsexperten in Finanzinstituten, die interne Regeln für den verantwortungsvollen Umgang mit KI aufstellen müssen. Die Einschränkung für Ihr Unternehmen besteht darin, dass FINOS Ihnen Prinzipien und Kategorien liefert, aber kein Tool, das Sie einfach anschließen können, um heute die Lösungsrate Ihres KI-Chatbots zu messen. Es geht um die Spielregeln, nicht um das Ergebnis.

Hier ist eine kurze Übersicht, wie sie sich vergleichen:

Framework	Hauptfokus	Am besten geeignet für	Typ	Wesentliche Einschränkung für Support-Teams
FinBen	Grundlegende LLM-Fähigkeiten	KI-Forscher	Open-Source	Zu akademisch, spiegelt nicht die reale Leistung von Agenten wider.
S&P Kensho	Quantitatives Schlussfolgern	Finanzanalysten	Proprietär	Fokussiert auf Marktanalyse, nicht auf Kundensupport-Workflows.
Vals.ai	Agentengestützte Rechercheaufgaben	Hedgefonds, Banken	Proprietär	Ausgerichtet auf komplexe Analystenaufgaben, nicht auf Support mit hohem Volumen.
FINOS	Risiko- & Compliance-Standards	Compliance-Beauftragte	Open-Source	Ein Rahmenwerk von Prinzipien, kein Werkzeug zur Leistungsprüfung.

Schlüsselkennzahlen für das Fin-KI-Benchmarking: Was messen Finanz-Benchmarks eigentlich?

Diese Frameworks geben Ihnen nicht nur einen einzigen „KI-Intelligenzwert“. Sie testen eine Handvoll spezifischer Fähigkeiten, die für Finanzaufgaben unerlässlich sind. Die gute Nachricht ist, dass dies dieselben grundlegenden Fähigkeiten sind, die eine KI benötigt, um in einer Support- oder internen Helpdesk-Rolle nützlich zu sein.

Informationsextraktion und -strukturierung

Im Kern geht es hier um die Fähigkeit der KI, bestimmte Informationen wie Namen, Daten, Umsatzzahlen oder Policennummern aus unübersichtlichem, unstrukturiertem Text genau zu finden und zu extrahieren. Das ist das A und O eines KI-Support-Agenten. Dadurch kann er eine Bestellnummer in der E-Mail eines Kunden finden, eine bestimmte Klausel aus einem Wissensdatenbank-Artikel ziehen oder einen Produktnamen in einem Chat-Protokoll erkennen.

Quantitatives und numerisches Schlussfolgern

Hier wird getestet, ob die KI tatsächlich rechnen, Zahlen vergleichen und deren Bedeutung im Kontext verstehen kann. Zum Beispiel muss sie wissen, dass eine 5%ige Steigerung besser ist als eine 2%ige Steigerung, oder in der Lage sein, eine Summe aus einer Liste von Posten zu berechnen. Das ist absolut notwendig für jedes Support-Ticket, das Zahlen enthält. Ob es darum geht, eine anteilige Rückerstattung zu berechnen, einen gestaffelten Preisplan zu bestätigen oder einen Rabattcode zu überprüfen – ein Bot, der bei Zahlen Fehler macht, ist ein enormes Risiko.

Domänenspezifisches Wissen und Beantwortung von Fragen

Hier geht es darum, wie gut die KI knifflige Fragen durch das Lesen von dichten, spezialisierten Dokumenten beantworten kann. Im Finanzbereich könnte das ein Jahresbericht oder eine aufsichtsrechtliche Meldung sein. Für Sie ist dies das Herzstück jeder wissensbasierten KI. Eine hohe Punktzahl hier ist ein gutes Zeichen, aber was wirklich zählt, ist, wie gut die KI Fragen beantworten kann, die auf Ihren internen Dokumenten, Ihren Hilfe-Center-Artikeln, Ihren Unternehmensrichtlinien und Ihren Produktspezifikationen basieren. Eine KI, die auf einer generischen Finanzbibliothek trainiert wurde, wird nicht das Geringste über Ihr Unternehmen wissen.

Jenseits der Bestenliste: So wenden Sie Fin-KI-Benchmarking für Ihr Team an

Das bringt uns zum wichtigsten Punkt von allen: Ihr Ziel ist es nicht, das Modell mit der höchsten akademischen Punktzahl auszuwählen. Es geht darum, die KI-Plattform zu finden, die in Ihrer unübersichtlichen, realen Umgebung am besten funktioniert.

Die Herausforderung beim Fin-KI-Benchmarking: Von theoretischen Werten zu realen Ergebnissen

Hier ist die Lücke: Eine KI kann bei einem standardisierten Test eine perfekte Punktzahl erreichen, aber komplett scheitern, wenn sie auf den internen Jargon Ihres Unternehmens, einzigartige Kundenprobleme oder mehrstufige Eskalationsregeln trifft. Der Schritt von theoretischen Werten zu realen Ergebnissen ist entscheidend.

Die „echten“ Benchmarks, diejenigen, die sich tatsächlich auf Ihr Endergebnis auswirken, sind Dinge wie:

• Lösungsrate: Welchen Prozentsatz der Fragen löst die KI tatsächlich selbstständig?

• Kundenzufriedenheit (CSAT): Gehen die Leute mit einem guten Gefühl, nachdem sie mit der KI gesprochen haben?

• Erst-Antwortzeit: Wie schnell springt die KI ein und gibt eine hilfreiche Antwort?

• Kosteneinsparungen: Wie viel Zeit und Geld sparen Sie, indem Sie Aufgaben von der KI erledigen lassen?

Das sind die Zahlen, die zählen, und Sie werden sie auf keiner öffentlichen Bestenliste finden. Sie müssen sie selbst messen.

Ein praktischer Ansatz mit eesel AI

Hier kommt eine Plattform wie eesel AI ins Spiel. Sie ist so konzipiert, dass Sie praktische, risikofreie Benchmarks durchführen können, die auf Ihr Unternehmen zugeschnitten sind – und das alles können Sie selbst erledigen, ohne ein Verkaufsgespräch führen zu müssen.

Mit Zuversicht simulieren

Anstatt nur zu raten, wie eine KI abschneiden könnte, können Sie es sicher herausfinden. eesel AI verfügt über einen leistungsstarken Simulationsmodus, mit dem Sie Ihren Helpdesk verbinden und die KI an Tausenden Ihrer vergangenen Tickets in einer sicheren, abgeschotteten Umgebung testen können. Sie erhalten eine präzise, datengestützte Prognose ihrer Leistung, einschließlich voraussichtlicher Lösungsraten und Kosteneinsparungen, bevor sie jemals mit einem echten Kunden interagiert. So können Sie Ihren eigenen, persönlichen und äußerst relevanten Benchmark auf der Grundlage Ihrer tatsächlichen Daten erstellen.

Ein Screenshot des eesel AI-Simulationsmodus, der praktisches Fin-KI-Benchmarking mit Ihren eigenen historischen Daten ermöglicht.

Auf Ihrer Realität trainieren

Generische Modelle werden mit generischen Daten getestet. eesel AI funktioniert anders. Es verbindet sich mit dem gesamten Wissen Ihres Unternehmens, vergangenen Tickets aus Zendesk oder Freshdesk, internen Wikis in Confluence oder Google Docs und sogar Unterhaltungen in Slack, um eine KI zu entwickeln, die Ihr Unternehmen wirklich versteht. Das führt zu realer Genauigkeit, nicht irgendein abstrakter Wert in einem Test.

Die eesel AI-Plattform zeigt, wie die KI auf der Realität Ihres Unternehmens trainiert wird, um ein genaueres Fin-KI-Benchmarking zu ermöglichen.

Den Test kontrollieren

Benchmarking ist nichts, was man einmal macht und dann vergisst. Es ist ein fortlaufender Prozess. Mit den schrittweisen Einführungs- und selektiven Automatisierungsfunktionen von eesel AI haben Sie immer die Kontrolle. Sie können damit beginnen, die KI bei einer kleinen Handvoll einfacher, risikoarmer Tickets zu testen. Dann können Sie die Berichte nutzen, um zu sehen, wie sie abgeschnitten hat, ihre Persönlichkeit oder Wissensquellen anpassen und ihre Rolle erweitern, wenn Sie sich wohler fühlen. Es ist eine kontrollierte, schrittweise Bewertung, die Sie über ein einfaches Dashboard verwalten.

Vergleich von Preisgestaltung und Implementierung von Fin-KI-Plattformen

Wenn Sie sich KI-Plattformen ansehen, ist das Kostenmodell ein ziemlich großes Puzzleteil. Akademische Frameworks wie FinBen und FINOS sind offene Initiativen, daher gibt es kein Preisschild. Aber für die KI-Agenten, die Sie tatsächlich verwenden würden, sieht die Geschichte ganz anders aus.

Einige Plattformen, wie Intercoms Fin, verwenden ein Preismodell pro Lösung. Sie berechnen Ihnen für jedes Ticket, das die KI löst, oft so etwas wie „0,99 $ pro Lösung“. Das mag auf den ersten Blick fair klingen, führt aber zu unvorhersehbaren Kosten, die mit steigendem Support-Volumen steigen. Wenn Sie einen geschäftigen Monat haben und die KI großartige Arbeit leistet, erhalten Sie eine höhere Rechnung. Sie werden im Grunde für Ihren Erfolg bestraft.

eesel AI verfolgt einen unkomplizierteren und vorhersehbareren Ansatz. Unsere Pläne basieren auf einer festen monatlichen Gebühr, die eine Vielzahl von KI-Interaktionen (eine Antwort oder eine Aktion) beinhaltet. Sie wissen genau, was Sie jeden Monat bezahlen, was die Budgetierung erleichtert und Überraschungsgebühren vermeidet. Außerdem können Sie mit flexiblen, monatlich kündbaren Plänen loslegen, ohne sich an einen langfristigen Vertrag zu binden.

Eine Ansicht der Preisseite von eesel AI, die ein vorhersagbares Kostenmodell zeigt, ein Schlüsselfaktor beim Fin-KI-Benchmarking.

So funktioniert Fin-KI-Benchmarking für Sie

Die Welt des Fin-KI-Benchmarkings verändert sich deutlich. Sie bewegt sich weg von rein akademischen Bestenlisten hin zu praktischen Werkzeugen, die Unternehmen helfen, Risiken zu prüfen, die Leistung zu messen und einen echten Mehrwert zu erzielen.

Obwohl die Leistungsfähigkeit des zugrunde liegenden LLM wichtig ist, besteht der wahre Test eines KI-Agenten darin, wie er mit Ihren Daten und innerhalb Ihrer Workflows arbeitet. Das Ziel ist nicht nur, die auf dem Papier „intelligenteste“ KI zu finden. Es geht darum, eine Plattform zu finden, die Ihnen die Werkzeuge an die Hand gibt, um Ihre Automatisierung sicher und effektiv einzuführen, zu testen und zu steuern. Eine moderne KI-Plattform sollte Ihnen nicht nur eine KI übergeben; sie sollte Ihnen die Möglichkeit geben, Ihre eigenen Benchmarks mit Zuversicht durchzuführen.

Sind Sie bereit zu sehen, wie ein KI-Agent bei Ihren echten Support-Tickets abschneidet? Starten Sie Ihre kostenlose Testversion mit eesel AI und führen Sie in wenigen Minuten eine Simulation mit Ihren historischen Daten durch. Kein Verkaufsgespräch erforderlich.